利用频率增广变分自编码器进行图像重建（英文版）

英文标题：Catch Missing Details: Image Reconstruction with Frequency Augmented Variational Autoencoder中文摘要：本文提出了一种用于增强 VQ-VAE 结构的频率补全模块 (Frequency Complement Module, FCM)，并且引入了一种动态频谱损失 (Dynamic Spectrum Loss, DSL)，用于引导 FCM 动态地平衡频率以获得最佳重建。FA-VAE 进一步扩展到了文本到图像合成任务中，并提出了交叉注意力自回归变换器 (Cross-attention Autoregressive Transformer, CAT) 以获得更精确的文本语义属性。通过在几个基准数据集上进行广泛的重建实验，并与其它最先进的方法进行比较，结果表明，所提出的 FA-VAE 能够更忠实地恢复细节。CAT 在图像文本语义对齐方面也显示出了更好的生成质量。英文摘要：The popular VQ-VAE models reconstruct images through learning a